• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.665-674
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• 2008

기존의 소지역추정 연구에서는 대부분 특정 시점에서의 관심 모수를 추정하는 문제를 다루어 왔다. 그러나 대부분의 공식통계들은 월, 분기, 또는 년 단위로 반복적으로 얻어지는 패널자료이기 때문에 이를 고려한 추정방법이 필요하다. 이 논문에서는 반복측정 또는 다시점자료 분석에 유용하게 사용되고 있는 일반화추정방정식을 이용한 실증분석을 통해 소지역추정에서 시간종속성을 포함시키는 방안을 알아본다. 실증분석에서는 2005년 1월에서 12월까지의 경상남도 및 울산광역시 월별 경제활동인구조사 자료를 바탕으로 시군구별 실업률과 실업률에 영향을 줄 것으로 생각되는 설명변수의 관계를 일반화선형모형과 일반화추정방정식을 적용하여 분석해 보고 시간종속성을 고려한 것과 하지 않은 것을 비교해 본다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.775-791
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• 2017

이진 데이터는 일상 생활에서 자주 접할 수 있는 데이터이다. 이진 데이터를 회귀 분석하는 방법으로 로지스틱(Logistic), 프로빗(Probit), Cauchit, Complementary log-log 모형이 주로 쓰이는데, 이 방법 이외에도 Liu(2004)가 제시한 t 분포를 이용한 로빗(Robit) 모형, Kim 등 (2008)에서 제시한 일반화 t-link 모형을 이용한 방법 등이 있다. 유연한 분포를 이용하면 유연한 회귀 모형이 가능해지는 점에 착안하여, 이 논문에서는 Theodossiou(1998)에서 제시된 기운 일반화 t 분포 (Skewed Generalized t Distribution)의 이용하여 우도 함수를 최대로 하는 이진 데이터 회귀 모형을 소개한다. 기운 일반화 t 분포를 R glm 함수, R sgt 패키지를 연결하여 이 논문에서 제시한 방법을 R로 분석할 수 있는 방법을 소개하고, 피마 인디언(Pima Indian) 데이터를 분석한다.

• 대한교통학회지
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• 제36권3호
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• pp.195-202
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• 2018

직주균형은 일정한 지역에서 직장과 주거가 일치하는 상태를 의미한다. 이 연구는 직주균형이 교통안전에 미치는 영향을 분석하는 데 그 목적이 있으며, 이를 위해 광역권별 사고 모형 개발에 중점을 둔다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 통계적으로 유의한 총 3개의 일반화선형모형이 개발된다. 모든 모형에서 직주균형 요소는 교통사고 발생에 유의미한 영향을 미치는 것으로 판단된다. 둘째, 공통변수 중 주택보급률은 사고율 감소, 그리고 경제활동인구비율 및 출근통행 도착량은 사고율 증가에 영향을 미치는 것으로 분석된다. 따라서 모든 지역에서는 직주 불균형을 완화하려는 노력이 필요할 것으로 평가된다. 셋째, 수도권에서는 직주비와 업무통행비, 그리고 부산 울산광역권에서는 교차통근비에 중점을 둔 교통안전정책이 요구된다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.185-196
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• 2004

농작물에 기주하는 해충의 밀도추정은 해충종합적 관리(Integrated Pest Management: IPM)의 중요한 연구분야이다. 이는 농약을 살포한다든지 천적을 방사하는 것과 같은 인위적인 방제관리의 성패여부가 해충밀도에 대한 정보에 의존하기 때문이다. 본 연구는 온실장미에서 서식하는 점박이응애의 밀도분포를 일반화 선형혼합모형을 통하여 분석하고 있다. 자료습득이 식물체의 일정 부위에서 반복적으로 이루어 졌기 때문에 경시적 자료분석의 개체특정(Subject-Specific: SS)방법과 모집단평균(Population-Averaged: PA)방법을 모두 사용한 후에,그 결과를 비교, 검토 하였다.

• 응용통계연구
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• 제15권1호
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• pp.9-20
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• 2002

본 논문은 방학기간 중 실시되는 몰입형 영어교육이 학생들의 영어능력을 향상시키는데 효과적인지 검증해본다. 학생들의 영어능력 차이는 여러 가지 요인에 기인한다. 또한 학생들의 영어능력 또는 능력향상에 유의한 영향을 미치는 객관적인 요인들을 찾아 보는 것이 본 논문의 두 번째 목적이다. 분석 방법으로는 일반화 선형모형 (GLM)을 주로 사용한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권2호
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• pp.431-437
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• 1998

본 논문의 목적은 계층적 베이즈 일반화 선형모형을 이용하여 경시적 자료를 분석하는 것이다. 구체적으로 계층적 베이즈 변량효과 모형을 소개하고 무정보적 사전분포 하에서 사후분포가 진(proper)인지에 대한 충분조건을 찾는다 또한, 깁스(Gibbs) 표본자를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 절차의 수행에 관해 논의한다. 현실자료를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 분석을 예시하고, 이에 대응하는 경험적 베이즈 분석과 비교한다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 2002년도 제54차 추계 학술대회 연제집
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• pp.441-441
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• 2002

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권9호
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• pp.589-601
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• 2019

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적인 레이더 반사도-강수강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 추정하기 때문에 실제 지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 본 연구에서는 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형을 연계하여 불확실성을 고려한 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정 기법보다 우수한 통계적 효율기준을 제시하였다. 추가로 지형학적 특성에 따른 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 결과는 레이더와 관련된 다양한 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.

• 농업과학연구
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• 제7권2호
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• pp.131-144
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• 1980

수자원개발(水資源開發)의 계획(計劃) 및 설계(設計)를 위한 하천(河川)의 월유출량(月流出量) 추정방법(推定方法)인 전월단위(全月單位)의 사변수(四變數) 선형회귀모형(線型回歸模型)을 일반화(一般化)하여 유출량(流出量) 기록(記錄)의 Extension, 무계기(無計器) 하천(河川)의 유출량(流出量) 추정(推定) 등(等)에 이용(利用)할 수 있도록 하였으며 금강(錦江) 수계(水系)에 적용(適用)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 선형회귀모형(線型回歸模型)은 물수지방정식(收支方程式)을 중첩(重疊)의 원리(原理)가 적용(適用)되는 선형(線型)(linear)으로 취급(取扱)하여 통계적(統計的)으로 모형(模型)을 설정(設定)하고 유역(流域) Response의 물리적(物理的) System 및 그 변화(變化)를 연역적(演譯的)으로 정성적(定性的)(qualitatively), 개략적(槪略的)(lumped)인 해석(解析)을 하려는 것이다. 각(各) 회귀계수(回歸係數)들이 각(各) parameter들의 phisical properties의 의미(意味)를 내포(內包)하는 일종(一種)의 grey box로 해석(解析)하려는 statistically deterministic model이다. 2. 금강(錦江) 수계(水系)의 4개(個) 수문지점(水文地點)의 선형회귀모형(線型回歸模型)의 방정식(方程式)은 다음과 같다. 통계적(統計的) 기준(基準)에 따라 판정(判定)한 결과(結果) 고도(高度)의 유의성(有意性)이 있는 모형(模型)으로 판정(判定)되었으며 특(特)히 유출량(流出量) 기록(記錄)이 짧은 경우에도 이용(利用)할 수 있다. 각(各) parameter들의 회귀계수(回歸係數)는 유역면적(流域面積)에 따라 질서(秩序)있게 변화(變化)하는 것을 알 수 있다. 즉(卽) 강우량(降雨量)(Pn)의 경우 유역(流域)이 커질수록 interception, detention storage에 의(依)한 손실(損失)도 커지며, 토양수분변화량(土壤水分變化量) (Qn-1)의 경우 유역(流域)이 커질수록 유역(流域)의 저류능(貯溜能)이 커지므로 기저유출(基底流出)도 커지며, 증발산량(蒸發散量)(En)의 경우 유역이 커질수록 Coverage의 나지화(裸地化) 면적(面積)이 커지므로 증발산량(蒸發散量) 손실(損失)도 커진다. 3. 선형회귀모형(線型回歸模型)의 정성적(定性的)인 phisical properties가 유역면적(流域面積)에 따라 변화(變化)하는데 착안(着眼)하여 모형(模型)을 일반화(一般化)하여 수계별(水系別) 유역면적별(流域面積別)로 회귀계수(回歸係數)를 구(求)하여 무계기(無計器) 하천(河川)에서도 월유출량(月流出量) 추정(推定) 모형(模型)을 설정(設定)할 수 있게 하였다. 금강수계(錦江水系)의 선형회귀모형(線型回歸模型)의 일반화도표(一般化圖表)는 다음 Fig.10과 같다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2003년도 제43회 학술발표회논문집
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• pp.75-93
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• 2003

Hub-and-spokes전략은 교통분야에서 널리 이용되는 네트워크전략이지만, 철도의 경우 대개 이 전략을 이용하기 어려운 네트워크구조를 가지고 있어 그 적용사례를 찾아보기 어렵다. 그러나 유럽에서는 철도망이 도로망처럼 조밀하게 형성되어 있다는 점과 환적 처리기술의 발달로 90년대 초부터 이 전략이 철도화물운송부문에도 도입되기 시작했다. 이러한 관점에서 본 논문은 철도화물운송망에서의 hub-and-spokes전략을 구현하는 서비스네트워크 디자인모형을 개발하고, 모델의 실제철도망에의 적용성을 평가한다. 개발되는 모형이 전략모형임에도 불구하고 모형에서는 일반화된 운영비용 외에 열차속도, 서비스빈도, 터미널에서의 화물처리속도 등에 따른 시간지체비용도 고려되었다. 시간지체비용의 고려에 따라 야기되는 비선형 목적함수는 빈도별 서비스결정변수의 설정을 통해 선형화되어 결과적으로 모형은 선형 binary정수 최적화문제로 표현되었다. 규모가 큰 네트워크의 경우 해도출의 어려움 때문에 본 논문은 전체문제의 분할(decomposition)에 기초한 휴리스틱방법((heuristic method)으로 해결한다. 해도출의 효율성을 높이기 위해 서비스빈도개선과 관련하여 세 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘은 유럽의 실제네트워크를 기초로 도출한 4개의 테스트문제에 적용되어, 해의 정확도와 해 도출의 효율성이 비교·평가되었다.